【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像通信，具体涉及基于人工智能的视频异常识别处理方法及系统。
技术介绍
1、现如今，监控设备已经被运用到各个领域进行监控，传统技术中，往往需要人工针对监控图像进行异常识别报警，随着人工智能技术的发展，监控视频的自动识别逐步实现。但是，现有技术中由于环境特征的变化，导致监控图像的异常识别容易出现偏差，容易出现异常报错。
2、综上，现有技术中存在由于环境特征的变化，导致监控图像的异常识别容易出现偏差，容易出现异常报错的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了基于人工智能的视频异常识别处理方法及系统，用以解决现有技术中存在由于环境特征的变化，导致监控图像的异常识别容易出现偏差，容易出现异常报错的技术问题。
2、根据本申请的第一方面，提供了基于人工智能的视频异常识别处理方法，包括：建立监控设备的设备监测区域数据集，并以所述监测区域数据集建立固定环境特征，并生成固定环境特征的特征预警区域；通过监控设备采集视频数据，随后所述监控设备通过网络总线将所述视频数据传输至预处理平台，并将所述视频数据进行视频库存储；基于所述固定环境特征搭建预处理比对网络，通过所述预处理比对网络进行所述视频数据的窗口自适应比对，判断窗口自适应比对结果是否满足预设偏差阈值；当满足预设偏差阈值，则激活监控设备的距离传感单元，同步进行深度数据采集，并将深度数据采集结果与实时视频数据融合，生成敏感区域标识；将融合结果传输至异常处理平台，通过所述异常处理平台基于所述敏感区域标识进行融合结果的特征
3、根据本申请的第二方面，提供了基于人工智能的视频异常识别处理系统，包括：特征预警区域生成模块，所述特征预警区域生成模块用于建立监控设备的设备监测区域数据集，并以所述监测区域数据集建立固定环境特征，并生成固定环境特征的特征预警区域；视频库存储模块，所述视频库存储模块用于通过监控设备采集视频数据，随后所述监控设备通过网络总线将所述视频数据传输至预处理平台，并将所述视频数据进行视频库存储；窗口自适应比对模块，所述窗口自适应比对模块用于基于所述固定环境特征搭建预处理比对网络，通过所述预处理比对网络进行所述视频数据的窗口自适应比对，判断窗口自适应比对结果是否满足预设偏差阈值；数据融合模块，所述数据融合模块用于当满足预设偏差阈值，则激活监控设备的距离传感单元，同步进行深度数据采集，并将深度数据采集结果与实时视频数据融合，生成敏感区域标识；异常识别模块，所述异常识别模块用于将融合结果传输至异常处理平台，通过所述异常处理平台基于所述敏感区域标识进行融合结果的特征识别，并基于特征识别结果和所述特征预警区域进行异常识别；预警处理模块，所述预警处理模块用于根据异常识别结果进行监测预警处理。
4、根据本申请采用的一个或多个技术方案，其可达到的有益效果如下：
5、建立监控设备的设备监测区域数据集，并以监测区域数据集建立固定环境特征，并生成固定环境特征的特征预警区域，通过监控设备采集视频数据，随后监控设备通过网络总线将视频数据传输至预处理平台，并将视频数据进行视频库存储，基于固定环境特征搭建预处理比对网络，通过预处理比对网络进行视频数据的窗口自适应比对，判断窗口自适应比对结果是否满足预设偏差阈值，当满足预设偏差阈值，则激活监控设备的距离传感单元，同步进行深度数据采集，并将深度数据采集结果与实时视频数据融合，生成敏感区域标识，将融合结果传输至异常处理平台，通过异常处理平台基于敏感区域标识进行融合结果的特征识别，并基于特征识别结果和特征预警区域进行异常识别，根据异常识别结果进行监测预警处理。由此通过对监控设备采集的视频图像进行传输存储后进行窗口自适应比对，进而进行异常识别，达到提升特定区域内的异常识别准确度，进而及时进行预警的技术效果。
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1.基于人工智能的视频异常识别处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.基于人工智能的视频异常识别处理系统，其特征在于，用于执行权利要求1至7任意一项所述方法的步骤，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的视频异常识别处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹凯峰，辜泽云，许壮壮，
申请(专利权)人：北京北测数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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